Šta je Inženjering Podataka?

Prikupljanje podataka

• Prikupljanje podataka iz više izvora, uključujući baze podataka, API-je, datoteke dnevnika i tokove u realnom vremenu.
• Obezbeđivanje da se podaci izvlače efikasno i bezbedno.
• Upravljanje strukturiranim (npr. Relacijske baze podataka) i nestrukturiranim (npr. Tekstualne datoteke, slike) formatima podataka.

Skladištenje Podataka

• Organizovanje podataka u sistemima za skladištenje kao što su relacijske baze podataka (PostgreSKL, MiSKL), skladišta podataka (Snovflake, BigKueri) i jezera podataka (AVS SKSNUMKS, Azure Data Lake).
• Implementacija rešenja za skladištenje koja balansiraju performanse, troškove i skalabilnost.
• Obezbeđivanje bezbednosti podataka i usklađenosti sa propisima (npr. GDPR, HIPAA).

Transformacija podataka

• Čišćenje i standardizacija sirovih podataka rukovanjem nedostajućim vrednostima, duplikatima i nedoslednostima.
• Korišćenje tokova posla Extract, Transform, Load (ETL) i Extract, Load, Transform (ELT) za pretvaranje podataka u upotrebljive formate.
• Implementacija provere validacije podataka radi održavanja tačnosti i integriteta.

Razvoj cevovoda podataka

• Izgradnja automatizovanih tokova posla za premeštanje podataka iz izvora na skladištenje i analitičke platforme.
• Obezbeđivanje cevovoda su otporni na greške, skalabilni i optimizovani za performanse.
• Korišćenje alata kao što su Apache Airflov, Luigi i Prefect za zakazivanje i praćenje cevovoda.

Osiguranje kvaliteta podataka

• Otkrivanje i ispravljanje grešaka kroz pravila praćenja i validacije.
• Implementacija posmatranja podataka za otkrivanje anomalija i održavanje konzistentnosti.
• Sprovođenje politike upravljanja za standardizaciju formata podataka i definicija.

Stručnost programiranja

• Poznavanje Pithon-a, Java, Scala ili SKL-a za manipulaciju podacima i automatizaciju.
• Pisanje efikasnog, održivog koda koji se integriše sa platformama podataka.
• Korišćenje okvira kao što su Pandas, Spark i Dask za obradu podataka velikih razmera.

Upravljanje bazama podataka

• Rad sa relacionim bazama podataka (PostgreSKL, MiSKL, Oracle) i NoSKL bazama podataka (MongoDB, Cassandra, DinamoDB).
• Pisanje optimizovanih SKL upita za pronalaženje i transformaciju podataka.
• Razumevanje tehnika indeksiranja, particioniranja i shardinga za poboljšanje performansi.

ETL i alati za obradu podataka

• Poznavanje ETL alata kao što su Talend, Apache NiFi i dbt.
• Iskustvo sa skupnim i realnim okvirima za obradu podataka kao što su Apache Spark, Kafka i Flink.
• Razumevanje alata za orkestraciju podataka za automatizaciju toka posla.

Velike tehnologije podataka

• Rad sa ekosistemima zasnovanim na Hadoop-u, uključujući Hive, HBase i Spark.
• Efikasno upravljanje velikim skupovima podataka u distribuiranim računarskim okruženjima.
• Korišćenje rešenja za velike podatke zasnovana na oblaku (AVS EMR, Google Dataflov, Azure Sinapse Analitics).

Skladištenje podataka

• Dizajniranje skalabilnih skladišta podataka koja podržavaju analitiku i izveštavanje.
• Implementacija modela zvezda i pahuljica šeme za efikasno organizovanje podataka.
• Korišćenje rešenja skladišta podataka zasnovanih na oblaku kao što su Redshift, Snovflake, i BigKueri.

Tretirajte podatke kao proizvod

• Dizajnirajte sisteme podataka imajući na umu upotrebljivost i pristupačnost.
• Dokumentujte izvore podataka, definicije i očekivane rezultate kako biste poboljšali transparentnost.

Obezbeđivanje kvaliteta podataka

• Sprovesti redovne revizije podataka kako bi se identifikovale anomalije i nedoslednosti.
• Automatizujte provere validacije kako biste otkrili nedostajuće ili oštećene zapise.
• Implementirati sisteme za evidentiranje i uzbunjivanje kako biste pratili zdravlje podataka.

Dizajn za skalabilnost

• Koristite distribuirane okvire za obradu kao što je Spark za rukovanje rastućim količinama podataka.
• Optimizujte upite baze podataka i strategije skladištenja kako biste sprečili uska grla u performansama.
• Iskoristite infrastrukturu zasnovanu na oblaku za dinamičko skaliranje resursa.

Implementirajte modularnost

• Razbijte tokove podataka u komponente za višekratnu upotrebu kako biste pojednostavili održavanje.
• Koristite arhitekturu mikroservisa za razdvajanje zadataka obrade podataka.
• Prodavnica i logika transformacije verzija odvojeno za lakše ažuriranje.

Automatizujte obradu podataka

• Smanjite ručnu intervenciju automatizacijom ekstrakcije, transformacije i validacije podataka.
• Koristite CI / CD cevovode za efikasno primenu i testiranje promena.
• Implementirajte planirane tokove posla podataka koristeći alate za orkestraciju

Informisano donošenje odluka

• Obezbeđivanje čistih, strukturiranih podataka za podršku strategijama zasnovanim na podacima.
• Smanjenje oslanjanja na ručno prikupljanje podataka i izveštavanje zasnovano na tabelama.

Operativna efikasnost

• Automatizacija ponavljajućih zadataka podataka kako bi se oslobodili resursi za aktivnosti veće vrednosti.
• Pojednostavljenje tokova podataka kako bi se smanjila latencija i greške.

Integritet Podataka

• Obezbeđivanje tačnosti i konzistentnosti podataka u različitim sistemima.
• Sprovođenje politike upravljanja za standardizaciju formata podataka i kontrole pristupa.

Napredna analitika i AI

• Omogućavanje modela mašinskog učenja sa visokokvalitetnim, strukturiranim podacima.
• Podržava analitiku u realnom vremenu za brži uvid i automatizovano donošenje odluka.

1. Kako se inženjering podataka razlikuje od nauke o podacima?

Inženjering podataka fokusira se na izgradnju i održavanje infrastrukture podataka, dok nauka o podacima uključuje analizu podataka za generisanje uvida. Inženjeri podataka pripremaju podatke koje naučnici podataka koriste za modeliranje i analitiku.

KSNUMKS. Koje industrije imaju najviše koristi od inženjeringa podataka?

Industrije kao što su finansije, zdravstvo, maloprodaja i proizvodnja oslanjaju se na inženjering podataka za optimizaciju poslovanja, otkrivanje prevara, poboljšanje korisničkog iskustva i podršku prediktivnoj analitici.

3. Koje alate inženjeri podataka svakodnevno koriste?

Uobičajeni alati uključuju Apache Spark, Airflov, Kafka, SKL, Pithon, platforme za skladištenje oblaka i skladišta podataka kao što su Snovflake i BigKueri.

Inženjering podataka je osnova za donošenje odluka na osnovu podataka. Organizacije koje ulažu u skalabilne i efikasne cevovode podataka dobijaju konkurentsku prednost koristeći uvid u realnom vremenu i automatizaciju.